• 针对PRRSV经典株、高致病性毒株及NADC30类似株的更新型一步法多重RT-qPCR检测方法

  猪繁殖与呼吸综合征（Porcine Reproductive and Respiratory Syndrome, PRRS）是由猪繁殖与呼吸综合征病毒（PRRSV）引起的一种高度接触性传染病，其主要临床症状包括母猪繁殖障碍和新生仔猪呼吸道疾病。自20世纪80年

  来源：Frontiers in Microbiology

  时间：2026-06-11

• 基于双视角特征融合和轻量级PointNet++的盐胁迫下秋葵幼苗非破坏性精准表型检测方法

  土壤盐渍化已成为限制全球农业生产的重大因素。表征秋葵对盐胁迫的生长和发育响应，并开发高效精准的盐胁迫表型分析技术，可为盐碱地秋葵栽培及未来多品种盐胁迫表型研究提供重要方法参考。传统人工测量植物表型参数存在效率低、检测精度不足的问题，难以实现对盐胁迫下植物表型性

  来源：Frontiers in Plant Science

  时间：2026-06-11

• 采用Quercus infectoria和Heracleum persicum提取物包覆的硫化镉量子点的绿色合成方法：对红细胞（RBCs）和HFF-2细胞的细胞毒性研究

  摘要癌症仍然是一种威胁生命的重大疾病，这促使人们不断努力开发创新的治疗方法。纳米技术具有显著的优势，它能够将药物精准地输送到恶性细胞，同时将对周围健康组织的损伤降到最低。量子点（QDs）作为一种纳米级半导体颗粒，已成为肿瘤成像、诊断、预防和治疗的有希望的工具。然而，由于量子点的细

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-11

• 用于保护隐私的胸部X光片分类的联邦持续学习方法

  摘要针对胸部X光片的跨站点深度学习面临两个通常需要分别处理的问题：隐私法规限制医院合并原始图像；同时，临床工作流程会随时间变化，导致模型更新会覆盖之前的学习成果。联邦学习（Federated Learning, FL）可以解决第一个问题，但大多数FL系统都是为静态数据分布设计的。

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-11

• 压缩感知与常规4D血流磁共振技术在健康受试者和主动脉狭窄患者中湍流动能评估方面的比较

  摘要本研究旨在评估使用压缩感知（CS）加速的三维时间分辨相位对比磁共振成像（4D 流量 MRI）技术对主动脉狭窄（AS）患者进行湍流动能（TKE）评估的可行性。在健康受试者和患者中，分别依次进行了传统 4D 流量 MRI 和 CS 4D 流量 MRI（R = 2 使用 GRAPP

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-11

• 腹腔内蓝色LED照射作为抑制小鼠模型中胃癌腹腔扩散的潜在方法

  摘要腹膜播散仍然是胃癌预后不良的一个重要因素。最近有研究表明，蓝光照射对癌细胞具有特定波长的细胞毒性作用。本研究利用小鼠胃癌腹膜播散模型，评估了术中腹腔内蓝光LED（IPBL）照射的可行性、安全性和抗肿瘤效果。BALB/c裸鼠腹腔内接种HGC27细胞，并通过圆柱形光纤扩散器接受I

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-11

• 2017年至2023年间孟加拉国口蹄疫（FMD）的时空分布趋势及其与气候因素的关联，以及基于机器学习（ML）的预测方法

  摘要口蹄疫（FMD）是一种具有高度传染性的跨境病毒性疾病，主要影响偶蹄类牲畜，导致严重的经济损失。该疾病由属于Picornaviridae科的Aphthovirus病毒引起。本研究旨在分析孟加拉国口蹄疫的时空分布情况，评估气象因素的影响，并预测未来的疾病趋势。口蹄疫病例数据来自D

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-11

• 利用GSR-C2N模型，通过区块链技术增强联邦学习机制，以提高物联网（IoT）的安全性和隐私保护

  摘要物联网设备的迅速普及加剧了对安全、保护隐私且可扩展的机器学习解决方案的需求。联邦学习（Federated Learning, FL）支持在分布式设备上对模型进行去中心化训练，而无需传输原始数据；区块链则提供了一种可靠、透明的机制来确保数据完整性和达成共识。本文介绍了一个结合了

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-11

• 混合视觉变换器和集成机器学习框架：用于血管内超声成像中自动识别动脉粥样硬化斑块的分类方法

  摘要在血管内超声（IVUS）成像中，动脉粥样硬化斑块的分类对于心血管疾病的诊断和治疗计划至关重要。本文提出了一种新颖的混合框架，该框架将视觉变换器（ViT）架构与传统机器学习方法相结合，以实现斑块的自动化分类。我们的三阶段集成系统利用了ViT的全局上下文理解能力以及基于Gabor

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-11

• 一种保护隐私的联邦学习方法，用于跨学校进行可解释的学生风险预测

  摘要针对高风险学生的早期预警系统越来越多地依赖于基于敏感教育记录训练的预测模型。然而，集中式的学习流程引发了关于隐私、机构数据主权和可审计性的担忧，尤其是在学生级别的数据需要在不同机构之间共享时。本研究提出了“具有差分隐私和训练前验证的联邦学习用于高风险学生预测”（FL-AtRi

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-11

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